# 查看图像问答大模型训练状态与指标
**模型启动训练后，模型的训练任务状态请在"模型训练"页面进行查看。**单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。
#### 查看模型训练状态
在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见[表1]。
 表1训练状态说明 
| 训练状态 | 训练状态含义                                |
|:---|:---|
| 初始化  | 模型训练任务正在进行初始化配置，准备开始训练。               |
| 等待创建 | 模型训练任务可用算力不足，等待创建，待其他运行中的任务算力释放后开始创建。 |
| 排队中  | 模型训练任务正在排队，请稍等。                       |
| 运行中  | 模型正在训练中，训练过程尚未结束。                     |
| 停止中  | 模型训练正在停止中。                            |
| 已停止  | 模型训练已被用户手动停止。                         |
| 失败   | 模型训练过程中出现错误，需查看日志定位训练失败原因。            |
| 已完成  | 模型训练已完成。                              |
   
#### 查看训练指标
对于训练状态为"已完成"的任务，单击任务名称，可在"训练结果"页面查看训练指标，模型的训练指标介绍请参见[表2]。
图1查看训练指标   
![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-pangulm/zh-cn_image_0000002601606269.png)
 表2训练指标说明 
| 模型     | 训练指标                 | 指标说明                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
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| 多模态大模型 | 训练损失值(Training Loss) | 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 多模态大模型中采用的是交叉熵损失函数。 计算公式为：![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-pangulm/zh-cn_image_0000002601726229.png) q(xi) 是文本的第 i 个单词为 xi 的模型的概率估计。公式通过 "对数概率平均取负" 的方式，将多模态模型对每个token的预测概率转化为可优化的损失值。主要运用交叉熵思想，衡量模型预测分布与真实标签的差异，通过最小化损失让模型学会更准确地生成或理解语言序列。 |
   
#### 获取训练日志
单击训练任务名称，可以在"日志"页面查看训练过程中产生的日志。
对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。
训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worker-0表示第一个工作节点）进行筛选查看。
图2获取训练日志   
![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-pangulm/zh-cn_image_0000002601606273.png)